dòng chảy căng:: ôi:: Đã họcUnigramỨng viênSampler

Tạo nhãn để lấy mẫu ứng viên bằng cách phân phối unigram đã học.

Bản tóm tắt

Xem phần giải thích về việc lấy mẫu ứng viên và các định dạng dữ liệu tại go/candidate-sampling.

Đối với mỗi lô, hoạt động này chọn một tập hợp các nhãn ứng cử viên được lấy mẫu.

Ưu điểm của việc lấy mẫu ứng viên theo từng đợt là tính đơn giản và khả năng nhân ma trận dày đặc hiệu quả. Điểm bất lợi là các ứng cử viên được lấy mẫu phải được chọn độc lập với bối cảnh và nhãn thực sự.

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• true_classes: Ma trận batch_size * num_true, trong đó mỗi hàng chứa ID của num_true target_classes trong nhãn gốc tương ứng.
• num_true: Số lượng nhãn thực cho mỗi ngữ cảnh.
• num_sampled: Số lượng ứng viên được lấy mẫu ngẫu nhiên.
• duy nhất: Nếu duy nhất là đúng, chúng tôi lấy mẫu từ chối, sao cho tất cả các ứng cử viên được lấy mẫu trong một đợt là duy nhất. Điều này đòi hỏi một số phép tính gần đúng để ước tính xác suất lấy mẫu sau loại bỏ.
• range_max: Bộ lấy mẫu sẽ lấy mẫu các số nguyên trong khoảng [0, range_max).

Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• hạt giống: Nếu hạt giống hoặc hạt giống2 được đặt khác 0, bộ tạo số ngẫu nhiên sẽ được gieo hạt giống đã cho. Nếu không, nó sẽ được gieo bởi một hạt giống ngẫu nhiên.
• Seed2: Hạt giống thứ hai để tránh va chạm hạt giống.

Trả về:

• Output sampled_candidates: Một vectơ có độ dài bằng số_sampled, trong đó mỗi phần tử là ID của một ứng cử viên được lấy mẫu.
• Output true_expected_count: Ma trận batch_size * num_true, biểu thị số lần mỗi ứng viên dự kiến ​​xuất hiện trong một loạt ứng viên được lấy mẫu. Nếu duy nhất=true thì đây là một xác suất.
• Output sampled_expected_count: Một vectơ có độ dài bằng num_sampled, cho mỗi ứng viên được lấy mẫu biểu thị số lần ứng viên dự kiến ​​xuất hiện trong một loạt ứng viên được lấy mẫu. Nếu duy nhất=true thì đây là một xác suất.

Thuộc tính công khai

Operation operation

::tensorflow::Output sampled_candidates

::tensorflow::Output sampled_expected_count

::tensorflow::Output true_expected_count

 LearnedUnigramCandidateSampler(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input true_classes,
  int64 num_true,
  int64 num_sampled,
  bool unique,
  int64 range_max
)

 LearnedUnigramCandidateSampler(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input true_classes,
  int64 num_true,
  int64 num_sampled,
  bool unique,
  int64 range_max,
  const LearnedUnigramCandidateSampler::Attrs & attrs
)

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)